L'IA va-t-elle remplacer les développeurs ?

Vous avez tous déjà entendu cette phrase : « c'est la fin des développeurs ». Ce qui est drôle, c'est qu'on l'entend pour tout et n'importe quoi, parfois pour des choses absurdes. En 2008, certains annonçaient sérieusement la fin de JavaScript parce que <input type="email"> arrivait dans HTML5. Il y a donc des exemples absurdes comme celui-ci mais aussi des exemples qui méritaient au moins que l'on reconnaisse qu'ils ont eu un impact durable sur l'écosystème. On a eu WordPress en 2003, le no-code en 2014, ChatGPT en 2020 puis Lovable et Claude Code en 2025. Finalement, le vrai sujet c'est plutôt la mesure et le discernement face à l'impact d'un outil.

L'IA, justement, mérite cette approche. On change d'échelle, on parle d'une innovation majeure, de l'ampleur d'internet ou de l'invention des ordinateurs personnels. C'est précisément parce que l'enjeu est sérieux, qu'il faut sortir du cadre de ces vingt dernières années et du flux catastrophiste des réseaux. L'analyse qui suit s'appuie sur des innovations historiques majeures aux caractéristiques comparables, et sur l'impact qu'elles ont eu à travers un gain de productivité et une réduction des coûts.

Point sur le marché actuel

Pour commencer, et avant de parler de ce qu'il pourrait se passer dans le futur, faisons le point sur ce qu'il s'est passé concrètement sur les effectifs en entreprise ces trois dernières années. Une enquête menée par la Federal Reserve d'Atlanta⁽¹⁾ auprès de plusieurs milliers d'entreprises nous permet de garder les pieds sur terre : 90 % des entreprises interrogées déclarent que l'IA, pour l'instant, n'a eu aucun impact sur leurs effectifs. Cela ne garantit pas que ça ne va pas bouger dans les prochaines années, mais il s'agit d'une vérité qu'on ne peut ignorer.

Source : Federal Reserve Atlanta, Survey of Business Uncertainty / Census Bureau (impact ressenti de l'IA sur les 3 dernières années).

Une précision toutefois : si le marché global ne montre pas d'impact, l'entrée dans le métier est plus difficile pour les juniors et les jeunes diplômés. La cohorte de juniors présente sur le marché aujourd'hui est exceptionnellement large (profils en reconversion, sortie massive de bootcamps), ce qui sature l'offre côté candidat et durcit la sélection des juniors. Ce phénomène est démographique et ponctuel, il ne reflète pas une évolution du marché tech dans son ensemble.

Le paradoxe de Jevons (1865) et son impact

Avec l'IA, le coût d'une ligne de code et celui de la réflexion technique chutent à grande vitesse. L'intuition naïve veut que le besoin en développeurs baisse mécaniquement : si chacun produit plus, il en faut moins pour produire la même chose. Mais cela n'est vrai que si les idées et les standards se figent. Aussi, et c'est ce point que l'on va développer, la baisse du coût d'une ressource peut avoir des effets insoupçonnés.

En 1865, l'économiste William Stanley Jevons fait une observation. Un siècle plus tôt, James Watt avait inventé une machine à vapeur qui consommait 3 à 4 fois moins de charbon que celle de Newcomen pour produire la même énergie mécanique. Logiquement, on aurait pu s'attendre à voir la consommation de charbon en Angleterre baisser dans les décennies suivantes. Mais c'est l'inverse qui s'est produit : en rendant l'énergie mécanique économiquement viable pour des usages auparavant impossibles (manufactures, chemins de fer, navires à vapeur), Watt avait élargi le marché. La consommation totale de charbon a donc ensuite explosé.

Source : The Coal Question, William Jevons (1865). Plus l'efficacité des machines à vapeur progresse (ligne marron), plus la consommation totale de charbon explose (barres bleues).

Cela dit, cette dynamique ne s'applique qu'aux marchés élastiques. L'agriculture en est le contre-exemple : elle fonctionne avec un plafond physiologique (un humain consomme environ 2 500 kcal par jour, au-delà la demande sature). Au cours du 20e siècle, la productivité agricole a explosé (mécanisation, engrais, sélection variétale), mais la consommation par personne n'a pas suivi en proportion. Résultat documenté : la part de l'emploi agricole dans la population active est passée de plus de 65 % en 1850 à 2 % aujourd'hui dans les pays développés⁽⁴⁾. Quand le marché est plafonné, les gains de productivité éliminent vraiment des emplois.

Source : Haver Analytics, US Census, Deutsche Bank.

Une baisse des coûts avec l'IA dont on ne connaît pas encore les limites

Il n'existe pas encore d'étude comparative précise du coût d'une ligne de code avant et après l'IA. Mais les retours d'expérience convergent : un dev augmenté produit en quelques heures ce qu'il faisait auparavant en deux jours.

Cette baisse des coûts se poursuit avec l'amélioration des modèles. Le graphique ci-dessous montre l'évolution du coût d'accès à l'intelligence⁽⁵⁾ : le prix relatif à l'intelligence des LLM a été divisé par plus de 100 entre 2023 et fin 2025.

Source : The Emerging Market for Intelligence: Pricing, Supply and Demand for LLMs (MIT Labs / Microsoft / OpenRouter, déc. 2025). Échelle logarithmique : le prix médian relatif à l'intelligence des LLM est divisé par plus de 100 en deux ans.

Cette baisse implique d'ailleurs quelque chose de très intéressant. Les développeurs, plutôt que d'utiliser cette efficience pour économiser, migrent vers des modèles plus puissants qui consomment davantage de tokens : modèles agentiques et réflexions de plus en plus longues, contextes plus larges. On se retrouve avec le paradoxe de Jevons rejoué à l'échelle individuelle : la ressource devient moins chère et l'on en consomme plus pour faire mieux.

Ainsi les modèles évoluent mais l'écosystème et les infrastructures aussi. C'est à travers des annonces ponctuelles que l'on peut s'en faire une idée. Anthropic vient par exemple de doubler les limites d'utilisation 5 heures de Claude la semaine dernière, grâce à un partenariat avec SpaceX qui apporte de la puissance de calcul supplémentaire. Cela leur permet de mieux absorber les pics de charge côté utilisateur. Les limites hebdomadaires restent toutefois identiques, ce n'est donc pas une augmentation des capacités de l'abonnement.

L'impact sur le marché de l'emploi des développeurs

Une présence sur internet, un bon référencement, ou bien du développement logiciel sur mesure, ça rapporte de l'argent mais ça a un coût qui n'est pas négligeable. Tout le monde ne peut pas se le permettre. Cela fait des années que les PME font faire des devis à des agences pour divers besoins, pour finir par les refuser par manque de budget. Avec un coût en baisse, ces devis deviennent viables. Et le recrutement de développeurs en interne devient lui aussi potentiellement accessible.

Du côté des entreprises tech qui ont déjà des devs, la dynamique est différente mais aboutit au même résultat. Pourquoi licencier alors que la concurrence va elle aussi monter en gamme avec l'IA ? Garder ses devs, c'est tenir le rythme. Les licencier, c'est sortir du marché, ne plus produire au niveau des nouveaux standards qui vont se construire dans un écosystème avec plus d'outils et potentiellement plus de concurrents. Le gain pour ces entreprises peut se traduire en quantité (plus de produits, un positionnement sur plus de marchés) mais aussi en qualité, un logiciel ne possède pas vraiment de plafond.

Quels sont les emplois menacés par l'IA

Tous les emplois ne sont pas concernés de la même manière. Goldman Sachs⁽⁷⁾ a regardé deux catégories distinctes, qui ne se ressemblent pas du tout.

Les métiers remplacés et les métiers augmentés

Source : Goldman Sachs Global Investment Research (avril 2026).

Les métiers qui sont menacés en risque de substitution comme les opérateurs téléphoniques, les employés de saisie manuelle informatique ou papier, les télémarketeurs, les agents de recouvrement, les secrétaires juridiques sont des métiers déjà en déclin depuis 20 ans. La dématérialisation, l'automatisation, le libre-service en ligne ont déjà amorcé ces changements. L'IA n'invente pas une nouvelle catégorie de victimes, elle accélère un déclin déjà entamé.

Source : Goldman Sachs Global Investment Research (avril 2026).

Les métiers en augmentation, comme les ingénieurs, les avocats, les médecins ou les dirigeants, partagent au contraire une caractéristique. Ils reposent sur une compétence intellectuelle proche du produit ou du service. Ils endossent également la responsabilité de ce qu'ils produisent, parce que l'IA n'est responsable de rien. D'ailleurs elle n'est pas non plus capable de produire seule. Ce qu'elle fait, c'est maximiser les compétences d'un humain qui sait ce qu'il veut faire. L'humain formule un besoin avec une intention précise et oriente le travail de l'IA vers une exécution pertinente, pour ensuite contrôler le résultat. Le développement logiciel correspond à cet usage.

Quantification de ces catégories par le FMI

Une étude du FMI⁽⁶⁾ donne un ordre de grandeur qui a souvent été repris pour faire les gros titres : 40 % des emplois mondiaux sont « exposés » à l'IA. Mais derrière ce chiffre se cachent deux réalités opposées. Sur ces 40 %, la moitié (20 %) est en forte complémentarité avec l'IA : leurs capacités de production sont augmentées, les effets sur le salaire sont positifs. Les autres (20 %) sont menacés par un risque de substitution. Cela ne veut pas dire que ces métiers disparaissent, mais plutôt que la demande de travail baisse, avec moins d'offres d'emploi à la clé.

Quels sont les développeurs les plus exposés ?

Il est sûrement vrai que la majorité des développeurs se moquent un peu de ce à quoi ressemblera le monde dans 5 ou 10 ans. Si le problème devient tangible pour eux, ce qui les préoccupe réellement c'est de payer leurs factures la semaine prochaine, ou de trouver un emploi.

Si l'IA devait remplacer des développeurs, elle viserait d'abord ceux qui apportent le moins de valeur. Deux profils ressortent aux extrêmes du métier. Tous deux pensaient bien faire, mais ne ce sont pas correctement adaptés.

Les développeurs qui font face à cette rupture gardent la main sur la demande. Les juniors qui prennent le temps de poser des bases solides, IA ou pas, trouvent leur place, malgré une concurrence plus difficile. On ne constate pas une apocalypse, mais une évolution des exigences en interne et au recrutement.

En résumé

La productivité est censée éliminer la corvée, et c'est ce qu'elle fera encore cette fois-ci. Le scénario catastrophe de l'IA pour l'emploi ne tient que si l'on suppose que les aspirations et les idées humaines se figent soudainement au moment précis où l'intelligence devient bon marché.

Il suffit d'une fraction d'innovateurs, ceux qui poussent les standards d'un secteur, pour que les exigences se déplacent. Et une fois déplacées, elles ne reculent pas.

Cette abondance d'intelligence ne se distribue pas uniformément. Elle valorise les métiers intellectuels qui ont pour rôle de traduire un besoin réel en solution et qui prennent la responsabilité du résultat. Elle dévalue ceux qui se cantonnent à exécuter sans comprendre, et les métiers où l'humain n'est plus que l'opérateur d'un processus qui le dépasse.

L'avenir réside dans une intelligence abondante et plus accessible. Des marchés plus vastes en conséquence mais aussi des secteurs et activités humaines plus hautement qualifiées et organisées qu'avant. Parce que la quantité de travail, et a fortiori les exigences, ne sont jamais fixes.

Sources

1. (1) Federal Reserve Atlanta, Survey of Business Uncertainty / Census Bureau, Business Trends and Outlook Survey
2. (2) NBER, études 2024 sur l'adoption de l'IA et l'emploi
3. (3) Yale Budget Lab, analyses 2025 sur l'impact emploi de l'IA
4. (4) Haver Analytics, US Census, Deutsche Bank — données historiques sur la part de l'emploi agricole dans la population active aux États-Unis. dbresearch.com
5. (5) MIT Labs / Microsoft / OpenRouter, The Emerging Market for Intelligence: Pricing, Supply and Demand for LLMs (déc. 2025)
6. (6) FMI, Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work (2024). imf.org
7. (7) Goldman Sachs Global Investment Research, analyse substitution/augmentation (avril 2026)
8. (8) Google, guide interne sur l'usage de l'IA pour le code (2026), via TechRadar
9. (9) The State of AI Adoption in the Enterprise, Q1 2026 Review (étude citant le chiffre des 77 % de dirigeants conditionnant les promotions à la maîtrise de l'IA). bsykes.substack.com
10. (10) How AI Impacts Skill Formation, Anthropic Fellows Program (2026). arxiv.org
11. (11) Article : David George, a16z, The « AI Job Apocalypse » Is a Complete Fantasy